KR20200128789A - 블록체인 기반의 쇼핑몰에서 상품 프로모션 방법 및 그 시스템 - Google Patents

Abstract

블록체인 기반의 쇼핑몰에서 상품 프로모션 방법 및 그 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 프로모션 방법은 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자에 의해 클릭된 상품 정보, 구매 정보 및 커뮤니티 활동 정보를 포함하는 행동 패턴 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 행동 패턴 데이터에 기초하여 적어도 하나 이상의 상품 프로모션을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시키는 단계를 포함하며, 상기 수집하는 단계는 상기 커뮤니티에 올린 글에 대한 주요 키워드, 상기 커뮤니티에서 상기 사용자가 올린 댓글에 대한 키워드, 상기 커뮤니티에서 중고로 판매한 상품 정보, 상기 커뮤니티에서 중고로 구입한 상품 정보 및 상기 사용자의 가입된 커뮤니티에 대한 정보를 이용하여 상기 커뮤니티 활동 정보를 수집하고, 상기 수집된 행동 패턴 데이터를 이용한 학습을 수행하며, 상기 결정하는 단계는 상기 수집된 행동 패턴 데이터의 학습 결과에 기초하여 미리 설정된 상품 프로모션들 중 상기 사용자의 학습 결과에 대응하는 상품 프로모션을 결정할 수 있다.

Description

블록체인 기반의 쇼핑몰에서 상품 프로모션 방법 및 그 시스템 {Blockchain-based goods promotion methods and systems for shopping mall and therefore}

본 발명은 블록체인 기반 쇼핑몰에서 상품을 프로모션하는 기술에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자의 커뮤니티 활동을 포함하는 행동 패턴 데이터 분석을 통해 사용자 맞춤형 상품을 프로모션할 수 있는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.

디지털 산업이 발달하고, 인터넷 인프라가 확장됨에 따라 인터넷이나 PC 통신을 이용해 상품을 판매 및 구매하기 위한 전자상거래(Electronic Commerce)에 대한 다양한 연구가 이루어져왔다. 예를 들면, 2015년 전자상거래의 시장 규모는 전세계적으로 1조 5,480억 규모를 형성하고 있고, 2018년까지 매년 대략 15%의 증가율을 보이고 있다.

특히 전자상거래의 일종인 오픈마켓(Open Market)은 구매자 및 판매자의 접근성이 높을 뿐만 아니라 중간 유통 마진을 생략하여 가성비가 높은 제품을 제공할 수 있는 장점으로 인해 수요도 및 적용 분야가 기하급수적으로 증가하고 있으며, 전 세계적으로 '아마존(Amazon)', '알리바바(Alibaba)', '지마켓(Gmarket)' 등의 다양한 오픈 마켓을 이용한 전자상거래가 널리 이루어지고 있다.

본 발명의 실시예들은, 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자의 커뮤니티 활동을 포함하는 행동 패턴 데이터 분석을 통해 사용자 맞춤형 상품을 프로모션할 수 있는 방법 및 그 시스템을 제공한다.

본 발명의 실시예들은, 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 제공함으로써, 쇼핑몰에서 사용자가 관심을 가지는 상품을 빠르게 제공할 수 있는 방법 및 그 시스템을 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 상품 프로모션 방법은 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자에 의해 클릭된 상품 정보, 구매 정보 및 커뮤니티 활동 정보를 포함하는 행동 패턴 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 행동 패턴 데이터에 기초하여 적어도 하나 이상의 상품 프로모션을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시키는 단계를 포함한다.

상기 수집하는 단계는 상기 커뮤니티에 올린 글에 대한 주요 키워드, 상기 커뮤니티에서 상기 사용자가 올린 댓글에 대한 키워드, 상기 커뮤니티에서 중고로 판매한 상품 정보, 상기 커뮤니티에서 중고로 구입한 상품 정보 및 상기 사용자의 가입된 커뮤니티에 대한 정보를 이용하여 상기 커뮤니티 활동 정보를 수집하고, 상기 수집된 행동 패턴 데이터를 이용한 학습을 수행하며, 상기 결정하는 단계는 상기 수집된 행동 패턴 데이터의 학습 결과에 기초하여 미리 설정된 상품 프로모션들 중 상기 사용자의 학습 결과에 대응하는 상품 프로모션을 결정할 수 있다.

상기 결정하는 단계는 상기 수집된 행동 패턴 데이터, 미리 설정된 복수의 상품 프로모션들 각각에 대한 정보, 상기 복수의 상품 프로모션들 각각에 대응하는 판매자의 정보 및 상기 사용자의 정보에 기초하여 상품 프로모션을 결정할 수 있다.

상기 노출시키는 단계는 빅데이터 기반 분석을 통해 결정된 상기 사용자의 성별과 해당 나이대의 관심 상품에 대한 관심 상품 프로모션들, 상기 사용자의 접속 시간대에 설정된 베스트 상품에 대한 베스트 상품 프로모션들 및 상기 결정된 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시킬 수 있다.

상기 결정하는 단계는 상기 행동 패턴 데이터 각각에 대응하는 상품 프로모션들을 검색하고, 상기 행동 패턴 데이터 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 이용하여 상기 검색된 상품 프로모션들 각각의 우선 순위를 계산하며, 상기 계산된 우선 순위에 기초하여 미리 설정된 개수의 상품 프로모션을 결정하고, 상기 노출시키는 단계는 상기 계산된 우선 순위에 따라 상기 결정된 상품 프로모션의 노출 순위를 결정하며, 상기 결정된 노출 순위에 기초하여 상기 결정된 상품 프로모션을 노출시킬 수 있다.

상기 결정하는 단계는 상기 사용자로부터 검색 키워드가 입력되는 경우 상기 입력된 검색 키워드에 대응하는 상품 프로모션을 추가 상품 프로모션으로 결정하고, 상기 노출시키는 단계는 상기 결정된 상품 프로모션과 상기 추가 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시킬 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 상품 프로모션 시스템은 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자에 의해 클릭된 상품 정보, 구매 정보 및 커뮤니티 활동 정보를 포함하는 행동 패턴 데이터를 수집하는 수집부; 상기 수집된 행동 패턴 데이터에 기초하여 적어도 하나 이상의 상품 프로모션을 결정하는 결정부; 및 상기 결정된 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시키는 노출부를 포함한다.

상기 수집부는 상기 커뮤니티에 올린 글에 대한 주요 키워드, 상기 커뮤니티에서 상기 사용자가 올린 댓글에 대한 키워드, 상기 커뮤니티에서 중고로 판매한 상품 정보, 상기 커뮤니티에서 중고로 구입한 상품 정보 및 상기 사용자의 가입된 커뮤니티에 대한 정보를 이용하여 상기 커뮤니티 활동 정보를 수집하고, 상기 수집된 행동 패턴 데이터를 이용한 학습을 수행하며, 상기 결정부는 상기 수집된 행동 패턴 데이터의 학습 결과에 기초하여 미리 설정된 상품 프로모션들 중 상기 사용자의 학습 결과에 대응하는 상품 프로모션을 결정할 수 있다.

상기 결정부는 상기 수집된 행동 패턴 데이터, 미리 설정된 복수의 상품 프로모션들 각각에 대한 정보, 상기 복수의 상품 프로모션들 각각에 대응하는 판매자의 정보 및 상기 사용자의 정보에 기초하여 상품 프로모션을 결정할 수 있다.

상기 노출부는 빅데이터 기반 분석을 통해 결정된 상기 사용자의 성별과 해당 나이대의 관심 상품에 대한 관심 상품 프로모션들, 상기 사용자의 접속 시간대에 설정된 베스트 상품에 대한 베스트 상품 프로모션들 및 상기 결정된 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시킬 수 있다.

상기 결정부는 상기 행동 패턴 데이터 각각에 대응하는 상품 프로모션들을 검색하고, 상기 행동 패턴 데이터 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 이용하여 상기 검색된 상품 프로모션들 각각의 우선 순위를 계산하며, 상기 계산된 우선 순위에 기초하여 미리 설정된 개수의 상품 프로모션을 결정하고, 상기 노출부는 상기 계산된 우선 순위에 따라 상기 결정된 상품 프로모션의 노출 순위를 결정하며, 상기 결정된 노출 순위에 기초하여 상기 결정된 상품 프로모션을 노출시킬 수 있다.

상기 결정부는 상기 사용자로부터 검색 키워드가 입력되는 경우 상기 입력된 검색 키워드에 대응하는 상품 프로모션을 추가 상품 프로모션으로 결정하고, 상기 노출부는 상기 결정된 상품 프로모션과 상기 추가 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시킬 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자의 커뮤니티 활동을 포함하는 행동 패턴 데이터 분석을 통해 사용자 맞춤형 상품을 프로모션할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자의 커뮤니티 활동 정보 예를 들어, 커뮤니티에 올린 글의 주요 키워드, 댓글에 대한 주요 키워드, 커뮤니티에서 중고로 판매한 상품 정보, 커뮤니티에서 중고로 구매한 상품 정보, 사용자가 가입한 커뮤니티에 대한 정보 그리고 사용자의 상품 구매 내역, 사용자가 클릭한 상품 정보를 이용하여 행동 패턴 데이터를 분석함으로써, 커뮤니티 활동 내역을 반영하고, 이를 통해 사용자가 원하는 상품 프로모션을 정확하고 빠르게 제공할 수 있다.

도 1은 네트워크 환경에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 2는 도 1에 도시된 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 일 실시예의 구성도를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 기반 쇼핑몰에서 상품 프로모션 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 방법을 설명하기 위한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 기반 쇼핑몰에서 상품 프로모션 시스템에 대한 구성을 나타낸 것이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상 의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

본 발명의 실시예들은, 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자의 커뮤니티 활동을 포함하는 행동 패턴 데이터 분석을 통해 사용자 맞춤형 상품을 프로모션하는 것을 그 요지로 한다.

도 1은 네트워크 환경에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.

복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 이동형 또는 고정형 단말일 수 있다. 따라서, 이하, 전자 기기는 단말을 의미한다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 태블릿 PC, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player) 등이 있다. 일례로 제1 전자 기기(110)는 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 콘텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다.

일례로, 서버(160)는 네트워크(170)를 통해 접속한 제1 전자 기기(110)로 어플리케이션의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 이 경우 제1 전자 기기(110)는 서버(160)로부터 제공된 파일을 이용하여 어플리케이션을 설치할 수 있다. 또한, 제1 전자 기기(110)가 포함하는 운영체제(Operating System, OS)나 적어도 하나의 프로그램(일례로 브라우저나 상기 설치된 어플리케이션)의 제어에 따라 서버(150)에 접속하여 서버(150)가 제공하는 서비스나 콘텐츠를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 제1 전자 기기(110)가 어플리케이션의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서비스 요청 메시지를 서버(150)로 전송하면, 서버(150)는 서비스 요청 메시지에 대응하는 코드를 제1 전자 기기(110)로 전송할 수 있고, 제1 전자 기기(110)는 어플리케이션의 제어에 따라 코드에 따른 화면을 구성하여 표시함으로써 사용자에게 콘텐츠를 제공할 수 있다.

도 2는 도 1에 도시된 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 일 실시예의 구성도를 나타낸 것이다. 도 2에서는 하나의 전자 기기에 대한 예로서 제1 전자 기기(110), 그리고 하나의 서버에 대한 예로서 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.

제1 전자 기기(110)와 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제나 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 제1 전자 기기(110)에 설치되어 구동되는 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.

프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 제1 전자 기기(110)와 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 다른 전자 기기(일례로 제2 전자 기기(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 제1 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청(일례로 검색 요청)이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 콘텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 제1 전자 기기(110)의 통신 모듈(213)을 통해 제1 전자 기기(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 콘텐츠나 파일 등은 제1 전자 기기(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 어플리케이션의 통신 세션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 제1 전자 기기(110)의 프로세서(212)는 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 제2 전자 기기(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 콘텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 입출력 인터페이스(224) 또한 마찬가지로 서버(150)의 프로세서(222)가 메모리(221)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어 서버(150)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 정보를 출력할 수 있다.

또한, 다른 실시예들에서 제1 전자 기기(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 제1 전자 기기(110)는 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 제1 전자 기기(110)가 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 제1 전자 기기(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있음을 알 수 있다.

나아가, 판매자(또는 판매자 기기)는 판매자가 가입한 해당 몰에 판매 제품 예를 들어, 명품, 하이엔드 브랜드 제품(예를 들어, 패션의류, 악세사리, 잡화, 가방, 신발 등), 식품 등에 대한 정보를 등록하고, 해당 판매 제품에 대한 인증서 예를 들어, RFID 정보, NFC 정보, 제품 시리얼 정보 및 위조 방지용 홀로그램(예를 들어, 지폐에 적용되는 홀로그램) 등을 블록체인 기반으로 서비스 제공 서버에 등록한다.

더 나아가, 판매자는 서비스 제공 서버에 프로모션하고자 하는 상품에 대한 상품 프로모션을 블록체인 기반으로 등록할 수 있으며, 상품 프로모션 등록 시 상품 정보, 판매자에 대한 정보 등을 함께 등록할 수 있다.

더 나아가, 판매자에 대한 인증 정보는 해당 판매자가 판매하는 판매 제품들에 대한 인증서 즉, 블록체인 기반으로 등록된 판매 제품에 대한 인증서와 연결되어 서버에 저장됨으로써, 서버에서 판매자의 인증 정보와 블록체인 기반으로 등록된 판매 제품의 인증서를 연결하여 관리할 수 있으며, 이를 통해 판매자의 판매 제품에 대한 검증, 거래 내역, 해당 판매 제품에 대한 중고거래 또는 재판매와 같은 다양한 정보를 서버에서 관리할 수 있고, 구매자 또는 판매자가 원하는 경우 이러한 정보를 제공할 수도 있다.

구매자 또는 사용자는 해당 쇼핑몰에 가입된 경우 구매자의 인증 정보를 서버에 등록할 수 있으며, 판매자에 의해 판매되는 제품을 구매할 수 있다.

이 때, 구매자는 구매한 제품에 대하여 정품 인증을 해당 쇼핑 몰의 커뮤니티를 통해 요청할 수 있으며, 정품 인증 요청 시 해당 구매 제품에 대한 적어도 하나 이상의 사진과 구매 제품에 대한 정보를 커뮤니티에 등록할 수 있다.

물론, 구매자에 의해 등록된 정품 인증 여부에 대한 요청은 해당 제품을 판매한 판매자 또는 전문 판매자와 해당 제품에 대한 블록체인 기반으로 등록된 인증서에 기초하여 정품 여부를 검증할 수 있으며, 이러한 일련의 과정을 서버에서 이루어질 수 있다.

서비스 제공 서버는 본 발명의 서비스 방법 즉, 상품 프로모션 방법을 수행하는 서버로, 블록체인 기반의 쇼핑몰에서 미리 등록된 상품 프로모션들 중 접속한 사용자 각각에 대한 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 제공한다.

여기서, 서비스 제공 서버는 사용자가 해당 쇼핑몰에 접속하는 시점까지 수집된 사용자의 행동 패턴 데이터에 기초하여 사용자 맞춤형 상품 프로모션들을 검색 또는 결정하고, 결정된 상품 프로모션들을 사용자의 화면에 노출시킬 수 있다.

구체적으로, 서비스 제공 서버는 사용자가 커뮤니티에 올린 글에 대한 주요 키워드, 커뮤니티에서 사용자가 올린 댓글에 대한 키워드, 커뮤니티에서 중고로 판매한 상품 정보, 커뮤니티에서 중고로 구입한 상품 정보 및 사용자의 가입된 커뮤니티에 대한 정보를 이용하여 사용자의 커뮤니티 활동 정보를 수집하고, 수집된 커뮤니티 활동 정보와 사용자의 구매 내역, 사용자에 의해 클릭된 상품 정보에 기초하여 사용자의 행동 패턴 데이터를 수집하며, 이렇게 수집된 행동 패턴 데이터를 이용한 학습을 수행함으로써, 수집된 행동 패턴 데이터의 학습 결과에 기초하여 미리 등록된 상품 프로모션들 중 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 결정할 수 있다.

이 때, 서비스 제공 서버는 사용자의 장바구니에 담은(또는 담았던) 상품 정보와 사용자가 결제한 이력 정보를 반영하여 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 결정할 수도 있다. 즉, 본 발명은 사용자가 실제로 구매할 가능성이 높은 장바구니에 담은 상품 정보와 재구매 가능성이 높은 구매 이력 정보를 포함시켜 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 결정할 수 있다. 물론, 이 외에도 본 발명은 사용자가 구매할 가능성이 높은 상품에 대한 정보를 프로모션하기 위해 사용자와 관련된 다양한 정보를 반영할 수 있다.

여기서, 서비스 제공 서버는 본 발명의 기술을 수행하는 쇼핑 몰 또는 중개 서버일 수도 있고, 쇼핑 몰과 중개 서버가 통한 하나의 서버 또는 분산된 서버들일 수도 있다.

나아가, 서비스 제공 서버는 구매자가 해당 서버에 접속된 상태에서 결정된 구매자 맞춤형 상품 프로모션을 노출한 상태에서, 검색하고자 하는 상품에 대한 검색 키워드가 입력되면, 입력된 검색 키워드에 대응하는 상품 프로모션을 추가로 반영하여 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 노출시킬 수 있다.

이 때, 서비스 제공 서버는 사용자에 대한 상품 프로모션 노출 시 커뮤니티 활동 정보에 대응하는 상품 프로모션을 우선적으로 노출시킬 수도 있고, 이러한 상품에 대한 알림을 제공할 수도 있다.

또한, 서비스 제공 서버는 빅데이터 기반 분석을 통해 사용자의 성별과 나이대의 관심 상품에 대한 관심 상품 프로모션들 그리고 접속 시점에 설정된 히트수가 높은 베스트 상품 프로모션들을 우선 노출시킬 수도 있다. 여기서, 서비스 제공 서버는 관심 상품 프로모션들과 베스트 상품 프로모션들 중 사용자의 행동 패턴 데이터에 대응하는 상품 프로모션을 사용자 맞춤형 상품으로 프로모션할 수도 있다.

나아가, 서비스 제공 서버는 블록체인을 이용하여 판매 제품에 대한 인증서를 등록 및 발급 기능을 수행하고, 블록체인 기반 유통 이력 기록 및 조회 기능을 제공할 수 있으며, 블록체인 기반 토큰 발행을 통한 리워드 지급 예를 들어, 구매자에 대한 제1 리워드 지급 또는 판매자에 대한 제2 리워드 지급을 수행할 수 있고, 제품 판매를 위한 원화, 무통장, 카드, 포인트, 쿠폰할인, 카카오 페이, 암호화폐 종합 결제 기능을 제공할 수 있으며, 스마트 컨트랙트를 통한 제품 판매시점부터 구매 및 소유권 이전까지 전 제품 판매 이력을 관리할 수도 있다.

또한, 서비스 제공 서버는 블록체인 이용 판매상품 소비자 리워드 서비스를 제공할 수도 있고, 블록체인 암호화폐 스테이킹 기능을 제공할 수도 있으며, 거래소 형태의 암호화폐 지갑 구현 및 사용자간 전송 기능 그리고 블록체인 기반 위조상품 판매자 및 모조품 브랜드 정보 업로드 및 조회 기능을 제공할 수도 있다.

나아가, 서비스 제공 서버는 전자 상거래(이커머스) 기능을 제공하여, 키워드, 카테고리, 상세 필터 검색 기능, 판매자와 구매자 채팅창을 통한 가격 네고 기능 및 제품 배송이력 조회 기능, 편리한 상품등록 기능, 오프라인 스토어(명품 직수입 및 병행수입 판매샵) 지원 서비스 기능, 구매자 위치기반 오프라인 판매 스토어 홍보 기능, 판매자 전용 어드민 페이지 제공 기능을 제공할 수도 있으며, 커뮤니티 기능을 제공하여, 제품 진위여부 질문등록 및 답변시 블록체인 기반 리워드 포인트 지급, 명품, 패션, 트렌드, 자유게시판 등의 커뮤니티 보유로 사용자들이 자유롭게 사진 업로드 및 글쓰기가 가능하며 이를 통해 블록체인 기반 리워드 포인트 획득 나아가 위조상품 신고 커뮤니티 운영으로 신고 시 블록체인 기반 리워드 포인트를 지급할 수도 있다.

이러한 서비스 제공 서버는 블록체인 융복합 결제 서비스 예를 들어, 쿠폰 결제, 포인트 결제, 원화 결제, 무통장 결제, 카카오 페이 결제, 블록체인 토큰 결제 및 사용자 보유 쿠폰, 포인트, 토큰 자동 적용으로 편의성 극대화를 수행할 수도 있고, 블록체인 리워드 및 인증 서비스 예를 들어, 판매자 상품 등록 시 리워드계약서를 스마트 컨트랙트로 작성함으로써, 리워드를 강제화하거나 제품 등록부터 판매 유통 소비자 구매확정까지 모든 단계를 블록체인에 저장하거나 소비자 구매확정 후 제품에 대해 블록체인 인증서를 발급하는 기능을 수행함으로써, 향후 구매자가 구입한 상품을 중고로 재 판매시 블록체인 인증서를 통해 어려운 상품등록을 자동으로 할 수 있도록 기능을 제공하고 재 판매시 제품의 신뢰도 및 판매율을 강화할 수 있다.

또한 서비스 제공 서버는 판매자의 매출을 극대화하기 위하여 해당 쇼핑몰에서 프리미엄 존 등을 운영하고, 사용자의 프리미엄 존 접속 시 해당 프리미엄 존에 등록된 판매자의 상품 프로모션을 노출시킬 수 있는데, 사용자의 행동 패턴 데이터 뿐만 아니라 판매자의 등급, 신뢰도, 광고비 등을 고려하여 우선 순위를 결정한 후 우선 순위에 따라 노출시킬 수도 있다. 물론, 서비스 제공 서버는 사용자의 행동 패턴 데이터와 독립적으로 프리미엄 상품 프로모션에 대해서는, 별도의 프리미엄 공간에 프리미엄 상품 프로모션을 노출시킬 수도 있다.

또한, 서비스 제공 서버는 블록체인 토큰 이코노믹스를 활용한 코박 수준의 커뮤니티 서비스 예를 들어, 커뮤니티를 통해 제품의 진위여부 확인가능(예를 들어, 글쓴이와 답글이 모두 포인트 리워드를 통해 커뮤니티 활성화) 및 패션 정보 및 트렌드 등록 등 하이 패션계의 디젤매니아로 확장(예를 들어, 플랫폼 내 유저 사용시간 증가를 통해 플랫폼내 제품 매출 촉진 가능) 등과 같은 커뮤니티 서비스를 제공할 수 있다.

더 나아가, 서비스 제공 서버는 해당 서버에서 다양한 제품들 예를 들어,　유행에 민감한 패션,　신선도가 요구되는 식품 등이 거래될 수 있으며, 이러한 제품 정보들은 판매자 정보와 함께 등록 저장되어 관리될 수 있고, 제품을 판매하는 몰의 시스템에 맞는 API 키 값을 제공함으로써, 고객사별로 등록하는 제품의 정보가 상이한 경우라도 해당 키 값을 이용하여 상이한 정보를 자유롭게 커스터마이징할 수 있다.

또한, 서비스 제공 서버는 판매자 뿐만 아니라 구매자 입장에서 구매자 맞춤형 서비스 기능을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 서비스 제공 서버는 구매자의 구매 히스토리, 재판매 히스토리, 구매 성향, 구매자 정보(성별, 나이 등)에 기초하여 구매자 맞춤형 광고 또는 구매자 맞춤형 제품 정보를 제공할 수도 있다.

이러한 본 발명에 따른 기술에 대해 도 3과 도 4를 통해 설명하면 다음과 같다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 기반 쇼핑몰에서 상품 프로모션 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것으로, 상술한 서비스 제공 서버에서의 동작 흐름도를 나타낸 것이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 상품 프로모션 방법은 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자 각각에 의해 클릭된 상품 정보, 구매 정보 및 커뮤니티 활동 정보를 포함하는 행동 패턴 데이터를 수집한다(S310).

여기서, 단계 S310은 커뮤니티에 올린 글에 대한 주요 키워드, 커뮤니티에서 사용자가 올린 댓글에 대한 키워드, 커뮤니티에서 중고로 판매한 상품 정보, 커뮤니티에서 중고로 구입한 상품 정보 및 사용자의 가입된 커뮤니티에 대한 정보를 이용하여 사용자의 커뮤니티 활동 정보를 수집할 수 있으며, 이렇게 수집되고 분석된 사용자의 행동 패턴 데이터를 이용한 학습을 수행할 수 있다.

나아가, 단계 S310은 행동 패턴 데이터를 수집하는데 있어서, 데이터의 우선 순위가 결정될 수 있으며 예를 들어, 커뮤니티 활동 정보를 최우선 순위로 결정함으로써, 커뮤니티 활동 정보를 주요 데이터로 하여 사용자의 행동 패턴 데이터 분석을 수행할 수 있다. 물론, 단계 S310은 각각의 데이터에 대한 키워드 횟수 등을 통해 사용자의 관심 상품에 대한 주요 키워드 예를 들어, 주요 브랜드, 제품명, 주요 카테고리(가방, 신발 등)를 분석할 수 있다.

단계 S310에 의해 사용자의 행동 패턴 데이터가 수집되면, 수집된 행동 패턴 데이터에 기초하여 미리 등록된 상품 프로모션들 중 사용자의 행동 패턴 데이터에 대응하는 상품 프로모션들을 결정한다(S320).

여기서, 단계 S320은 단계 S310에서 수집된 사용자의 행동 패턴 데이터를 학습하는 경우 행동 패턴 데이터에 대한 학습 결과에 기초하여 미리 등록된 상품 프로모션들 중 사용자의 학습 결과에 대응하는 상품 프로모션을 사용자 맞춤형 상품 프로모션으로 결정할 수 있다. 이 때, 본 발명에서 사용하는 상품 프로모션은 상품에 대한 배너 광고, 상품 검색 결과에 따라 상품을 배치하는 순서에 대한 것 그리고 상품에 대한 푸쉬 광고를 모두 포함할 수 있다.

나아가, 단계 S320은 사용자로부터 검색 키워드가 입력되는 경우 입력된 검색 키워드에 대응하는 상품 프로모션들을 검색하고, 검색된 상품 프로모션들과 단계 S310에서 결정된 상품 프로모션들을 사용자 맞춤형 상품 프로모션으로 결정할 수 있다. 물론, 이와 같은 경우 결정된 상품 프로모션들 각각의 노출 우선 순위는 별도의 노출 알고리즘을 통해 결정될 수 있으며, 검색 키워드가 입력되는 경우에는 검색 키워드에 의해 검색된 상품 프로모션의 노출 순위를 높게 설정하고, 단계 S320에 의해 결정된 상품 프로모션들의 노출 순위를 낮게 설정할 수 있으며, 검색된 상품 프로모션들과 단계 S320에 의해 결정된 상품 프로모션들 중 동일한 상품 프로모션이 있는 경우 해당 상품 프로모션을 최고 노출 순위로 설정할 수 있다.

더 나아가, 단계 S320은 사용자의 행동 패턴 데이터, 미리 등록된 복수의 상품 프로모션들 각각에 대한 정보, 복수의 상품 프로모션들 각각에 대응하는 판매자의 정보(예를 들어, 주요 판매 상품, 판매자 등급, 판매자 신뢰도 등) 및 사용자의 정보(예를 들어, 주요 관심 상품, 나이, 성별, 관심 브랜드 등)에 기초하여 상품 프로모션을 결정할 수도 있다.

여기서, 단계 S320은 행동 패턴 데이터 각각에 대응하는 상품 프로모션들을 검색하고, 행동 패턴 데이터 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 이용하여 검색된 상품 프로모션들 각각의 우선 순위를 계산하며, 계산된 우선 순위에 기초하여 미리 설정된 개수의 상품 프로모션을 사용자 맞춤형 상품 프로모션으로 결정할 수 있다.

더 나아가, 단계 S320은 사용자의 구매 이력에서 동일 브랜드의 유사 상품 프로모션이나 유사 브랜드의 상품 프로모션을 우선 노출 순위를 가지는 상품 프로모션으로 결정하거나 동일 브랜드의 유사 상품 프로모션이나 유사 브랜드의 상품 프로모션 중 최저가 판매의 상품 프로모션을 우선 노출 순위를 가지는 상품 프로모션으로 결정할 수도 있다. 물론, 단계 S320은 우선 노출 순위를 가지는 상품 프로모션에 대하여 사용자에게 알림을 제공할 수도 있으며, 알림을 제공하는 방식은 팝업 등 다양한 방식을 이용할 수 있다.

또한, 단계 S320은 사용자의 장바구니에 담은(또는 담았던) 상품 정보와 사용자가 결제한 이력 정보를 반영하여 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 결정할 수도 있다. 즉, 단계 S320은 사용자가 실제로 구매할 가능성이 높은 장바구니에 담은 상품 정보와 재구매 가능성이 높은 구매 이력 정보를 포함시켜 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 결정할 수 있다.

단계 S320에 의해 사용자 맞춤형 상품 프로모션이 결정되면, 결정된 상품 프로모션을 사용자의 화면에 노출시킨다(S330).

여기서, 단계 S330은 미리 설정된 상품 프로모션 노출 알고리즘에 기초하여 결정된 상품 프로모션을 사용자의 화면에 노출시킬 수 있으며, 노출시키는 방법은 푸쉬에 의한 노출 방법, 노출 우선 순위에 따른 화면 상에 순차적인 노출 방법 등 다양한 방법을 이용할 수 있다.

나아가, 단계 S330은 단계 S320에서 결정된 상품 프로모션들 뿐만 아니라 빅데이터 기반 분석을 통해 결정된 사용자의 성별과 해당 나이대의 관심 상품에 대한 관심 상품 프로모션들 그리고 사용자의 접속 시간대에 설정된 베스트 상품에 대한 베스트 상품 프로모션들을 사용자의 화면에 노출시킬 수도 있다.

이 때, 단계 S330은 단계 S320에서 결정된 상품 프로모션들 각각에 대한 노출 순위 점수를 계산하고, 관심 상품 프로모션들 각각에 대한 노출 순위 점수와 베스트 상품 프로모션들 각각에 대한 노출 순위 점수에 기초하여 상품 프로모션들 각각을 사용자 화면에 노출시킬 수 있다. 여기서, 단계 S320에서 결정된 상품 프로모션들은 커뮤니티 활동 정보에 대응하는 상품 프로모션에 높게 설정된 가중치를 적용하여 노출 순위 점수를 계산할 수 있고, 클릭된 상품 정보에 대응하는 상품 프로모션에 낮게 설정된 가중치를 적용하여 노출 순위 점수를 계산할 수 있으며, 베스트 상품 프로모션들은 구매수, 클릭수 등을 이용하여 노출 순위 점수를 계산할 수 있고, 관심 상품 프로모션들은 비슷한 연령대의 사용자의 관심 상품이기 때문에 미리 설정된 중간 정도의 가중치를 부여함으로써, 노출 순위 점수를 계산할 수도 있다. 물론, 이러한 계산 방식은 상술한 방법으로 한정되지 않으며, 그 방식은 상황에 따라 바뀔 수 있다. 또한, 단계 S320은 클릭수 또는 구매수가 없는 상품에 대해서도 상품 프로모션으로 노출시키기 위하여 일정 가중치를 적용함으로써, 해당 상품 프로모션이 누락되는 것을 방지할 수도 있다.

또한, 단계 S330은 사용자에 대한 상품 프로모션 뿐만 아니라 최고 등급의 판매자에 의해 등록된 상품 프로모션을 프리미엄 노출 공간으로 설정된 공간에 최고 우선으로 노출시킬 수도 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자의 커뮤니티 활동을 포함하는 행동 패턴 데이터 분석을 통해 사용자 맞춤형 상품을 프로모션할 수 있으며, 사용자의 행동 패턴 데이터에 대응하는 상품 프로모션 뿐만 아니라 해당 서비스에서 사용자의 정보 예를 들어, 성별, 나이대 등을 고려하여 미리 설정된 상품 프로모션들을 함께 노출시킬 수도 있고, 접속 시점에 설정된 베스트 상품들에 대한 프로모션 또한 노출시킬 수도 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 사용자의 커뮤니티 활동 정보 예를 들어, 커뮤니티에 올린 글의 주요 키워드, 댓글에 대한 주요 키워드, 커뮤니티에서 중고로 판매한 상품 정보, 커뮤니티에서 중고로 구매한 상품 정보, 사용자가 가입한 커뮤니티에 대한 정보 그리고 사용자의 상품 구매 내역, 사용자가 클릭한 상품 정보를 이용하여 행동 패턴 데이터를 분석함으로써, 커뮤니티 활동 내역을 반영하고, 이를 통해 사용자가 원하는 상품 프로모션을 정확하고 빠르게 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 사용자의 행동 패턴 데이터 뿐만 아니라 사용자에 의해 입력된 검색 키워드를 반영하여 사용자 맞춤형 상품을 프로모션할 수도 있다.

이러한 본 발명은 판매자와 구매자 간에 안심하고 거래할 수 있는 블록체인 기반 커뮤니티형 온라인 쇼핑몰에서 사용자에게 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 제공하는 기술로, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 판매자에 대한 인증 절차와 소비자 평가에 따른 등급 제도를 마련하여 사용자 맞춤형 상품 프로모션 노출 시 등급이 높은 판매자들의 물품이 상대적으로 상위에 노출시킬 수 있고, 소비자들은 상위에 프로모션된 상품들을 안심하고 구매할 수 있는 제품으로 생각하여 원하는 제품을 구매할 수도 있으며, 판매자들은 등급 상승을 통한 홍보 효과를 누릴 수 있다.

또한, 본 발명은 명품 정보를 공유할 수 있는 지식 커뮤니티가 존재하여 소비자들은 본인이 구입한 제품에 대한 진위여부를 검증하거나, 구하고자 하는 제품의 가격, 구입처 등의 여러가지 정보를 쉽고 빠르게 공유할 수 있다. 여기서, 커뮤니티는 판매자, 소비자 모두가 참여 가능한 형태로 제공될 수 있으며, 건전한 활동을 장려하기 위한 포인트 보상 시스템을 갖춤으로써, 위조품 거래에 대한 리스크를 원천적으로 차단할 수 있다. 즉, 기존 거래 중개 플랫폼의 위조품 보상 각서가 단순히 명시적인 형태로 제공되는 반면 본 발명은 블록체인 스마트 컨트랙트를 통해 위조품 판매 발생시 자동적으로 보험 예를 들어, 소비자 보험 제도를 통해 약정된 보상이 이루어질 수 있다.

또한, 본 발명은 사용자 즉, 판매자와 구매자들이 기존에 사용하던 플랫폼을 활용할 수 있는 형태로 서비스를 제공함으로써, 서비스 도입에 따른 고정 비용을 최소화할 수 있다.

나아가, 본 발명은 블록체인과 이커머스가 결합된 플랫폼으로 블록체인, 상품, 결제, 검색, 커뮤니티, 토큰 등이 결합된 형태로 제공될 수 있으며, 진품증명 및 소유권이전, 커뮤니티, 토큰결제, 포인트 등 이커머스 전반에 블록체인을 활용한 기술로, 각각의 기능들은 모듈화를 통해 제공될 수 있다. 즉, 본 발명은 판매자들이 제품 예를 들어, 명품을 판매하기 전 위조품 판매 등 사고 발생시 판매가격의 몇 배를 보상하는 각서를 스마트 컨트랙트를 통해 작성하여 블록체인에 보관함으로써, 위 변조의 우려 없이 소비자들(또는 구매자들)에게 투명하게 공개할 수 있으며, 제품 거래 후 소유권 이전에 관한 세부사항이 블록체인 속에 기록되기 때문에 구매한 제품을 중고로 판매하는 경우 구입경로, 소유권자, 정품인증 사항들을 블록체인을 통해 증명할 수 있다. 또한, 본 발명은 커뮤니티의 모든 이용자에게 활동 참여도에 따라 토큰을 보상하고, 보상받은 토큰을 포인트로 전환하여 현금과 같이 사용할 수 있으며, 구매자는 제품 구입 시 포인트 결제를 통해 제품을 구입할 수도 있고, 판매자는 본 발명의 서비스에서 제공하는 마케팅 및 판촉 활동 부가서비스를 이용할 수도 있다.

더 나아가, 본 발명에 따른 방법은 사용자 중심의 사용자 인터페이스와 사용자 경험(UX; User Experience)을 제공할 수 있으며, 이를 통해 빠르고 쉬운 검색, 간편결제 등 사용자가 활용하기 쉽도록 사용자 친화적인 여러 기능을 지원할 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 방법은 사용자 편의를 고려하여 아이콘 및 기능을 사용하기 쉽도록 배치하여 제공할 수 있으며, 사용자가 필요로 하는 기능을 조사 및 엄선할 수 있고, 지속적인 피드백을 통해 변화하는 사용자의 기호에 맞추어 UI와 UX를 제공할 수 있다. 또한, 본 발명은 빅데이터를 기반으로 소비자의 패턴을 분석해서 선호하거나 필요로 하는 제품을 추천하여 제공할 수 있으며, 소비자들은 해당 기능을 통해 검색 절차를 거치지 않고 평소 관심사를 기반으로 원하는 제품에 한번에 접근할 수도 있으며, 쿠폰, 포인트 등 전체 결제 방법을 반영한 모듈을 제공하여 판매자들이 별도의 작업 없이 일일 정산을 수행할 수 있도록 도와주고, 기본적인 회계처리 기능도 제공할 수 있다.

이러한 본 발명에 대해 도 4를 참조하여 조금 더 설명하면 다음과 같다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 방법을 설명하기 위한 일 예시도를 나타낸 것으로, "구하다"가 서비스를 제공하는 서버로 가정하여 설명한다.

도 4에 도시된 바와 같이, 판매자는 판매자 보상 계약 각서를 블록체인에 등록하고, 판매하고자 하는 상품을 구하다에서 제공하는 상품 온라인 마켓에 등록하며, 구하다에서 등록된 상품에 대한 상품 정보 예를 들어, 상품명, 판매자 등과 같은 상품 정보를 블록체인에 등록한다. 또한, 판매자는 판매자하고자 하는 상품에 대한 상품 프로모션을 블록체인에 등록하고, 이러한 상품 프로모션을 구하다에서 제공하는 상품 온라인 마켓에 등록할 수 있으며, 구하다에서 등록된 상품 프로모션을 블록체인에 등록할 수 있다. 이러한 과정을 거친 후 유저(또는 소비가, 구매자)가 구하다에 등록된 상품 프로모션들 중 유저 접속 시 노출되는 상품 프로모션을 통하거나 검색 키워드 또는 카테고리 이동을 통해 원하는 상품을 구입하고 결제하면 구입한 상품에 대한 상품 소유권 이전을 블록체인에 등록함으로써, 구하다에서 구입한 상품을 배송 받게 된다.

본 발명의 서비스 즉, 구하다는 커뮤니티 서비스를 제공하고, 해당 커뮤니티에서의 사용자 활동을 분석하여 유저의 커뮤니티 활동 정보를 수집할 수 있으며, 판매자와 구매자의 커뮤니티 활동에 따른 포인트 리워드를 제공할 수도 있다. 여기서, 구하다는 판매자의 커뮤니티 활동에 따른 포인트 리워드와 구매자의 커뮤니티 활동에 따라 포인트 리워드를 상이하게 제공할 수 있다.

그리고, 유저는 블록체인 스마트 컨트랙트를 통해 본인이 구매한 상품이 위조품 또는 하자가 있는 제품으로 검증되면, 소비자 보험 제도를 통해 보험사로 보험 가입 및 위조품 손해배상 청구를 하면 해당 보험사를 통해 미리 약정된 보상을 지급받을 수 있다. 물론, 상황에 따라 유저가 직접 보험사로 청구하는 것이 아니라 구하다로 위조품 손해배상을 청구하게 되면 구하다 또는 판매자가 미리 협약된 보험사로 이를 청구하고 지급받은 보상(또는 리워드)을 해당 유저에게 제공할 수도 있다.

상술한 본 발명에 따른 방법은 다음과 같은 기술을 활용할 수 있다.

(1) 블록체인 기반 커뮤니티 보상: 커뮤니티에서 블록체인 기반으로 명품 증명 예를 들어, 블록체인 기반으로 등록된 상품에 대한 정보와 구매자에 의해 커뮤니티에 업로드된 제품 사진 및 정보 그리고 전문 판매자에 의한 검증 등 사용자(판매자 또는 구매자)의 커뮤니티 활동을 토큰으로 보상할 수 있다.

(2) 축적된 데이터를 바탕으로 하는 분석(Analytics) 서비스: 판매자에게 판매자에 의해 등록된 상품들 각각에 대한 구매자의 선호도, 매출, 반품 여부, 제품 등록 후 구매까지의 시간 등에 관한 대시보드와 상술한 다양한 파라미터를 이용하여 분석한 데이터를 제공함으로써, 판매자가 어떤 상품을 판매할지 또는 어떤 종류의 상품을 등록할지 등에 대한 의사 결정에 기여할 수 있다.

(3) 인공지능 서비스: 사용자의 관심 상품을 분석하여 사용자가 플랫폼에 접속 시 해당 상품들을 우선순위로 노출하여 사용자가 플랫폼에 더 오래 머무르도록 하고 결과적으로 상품 구매까지 이르도록 유도할 수 있다. 즉, 사용자가 선택한 상품 정보, 검색하고자 하는 키워드 분석, 사용자의 나이, 성별, 자주 접속하는 제품 카테고리 등을 분석하여 사용자 맞춤형 제품들을 페이지의 최상단 부분에 노출시킬 수 있다.

(4) 강력한 검색 엔진: 다양한 필터링에 대한 결과값을 빠른 속도로 검색해서 결과값을 노출할 수 있다. 예를 들어, 키워드 검색, 카테고리 검색, 제품 인기도와 선호도 검색 등 다양한 필터링 기능을 이용하여 사용자가 원하는 제품을 빠르게 검색할 수 있다.

또한, 본 발명은 지속 가능한(sustainable) 판매 및 구매 플랫폼을 위하여 친환경 포인트 적립을 수행하여 친환경 제품 판매와 구매, 중고 제품 활용 및 일정 기간이 경과된 제품의 판매와 구매 등에 대하여 친환경 포인트를 판매자 또는 구매자에게 제공할 수도 있다.

일 예로, 본 발명은 친환경 상품으로 인정 또는 등록된 특정 상품을 판매자가 등록하고, 이러한 특정 상품을 구매자가 구매하는 경우 친환경 상품의 판매와 구매에 대해 미리 설정된 친환경 포인트를 추가 포인트로 지급할 수 있으며, 해당 경우에 판매자 또는 구매자에게 추가 포인트로 지급되는 친환경 포인트는 친환경 상품을 판매하는 판매자의 경우 판매자의 친환경 등급, 친환경 상품 판매 기간, 친환경 상품 종류, 친환경 기여도에 따라 달라질 수 질 수 있고, 구매자의 경우 구매자의 친환경 상품의 구매 횟수, 일반 제품과 친환경 상품의 구매 비율, 구매 기간, 친환경 기여도 등에 따라 달라질 수 있다.

다른 일 예로, 본 발명은 특정 횟수 이상 중고 거래가 이루어진 상품을 구매하거나 판매하는 경우 해당 중고 상품을 판매한 판매자 또는 중고 상품을 구매한 구매자에게 친환경 포인트를 추가 포인트로 지급할 수 있다. 이 때, 본 발명은 중고 상품을 판매하는 판매자에게 중고 상품 판매 횟수, 중고 상품을 구매한 구매자의 평가 점수, 중고 상품의 친환경 상품 여부, 판매자의 등급 및 판매자의 친환경 기여도 등에 따라 추가 포인트로 지급되는 친환경 포인트가 달라질 수 있고, 중고 상품을 구매하는 구매자에게 중고 상품 구매 횟수, 중고 상품을 구매한 구매자의 리뷰 점수, 중고 상품의 친환경 상품 여부, 구매자의 등급 및 구매자의 친환경 기여도 등에 따라 추가 포인트로 지급되는 친환경 포인트가 달라질 수 있다.

또 다른 일 예로, 본 발명은 판매 상품이 등록된 최초 날짜로부터 특정 기간이 경과한 상품을 판매하거나 구매하는 경우 해당 상품을 판매한 판매자 또는 해당 상품을 구매한 구매자에게 친환경 포인트를 추가 포인트로 지급할 수 있다. 이 때, 본 발명은 일정 기간 경과한 상품을 판매하는 판매자에게 해당 종류의 상품 판매 횟수, 해당 상품을 구매한 구매자의 평가 점수, 해당 상품의 친환경 상품 여부, 판매자의 등급 및 판매자의 친환경 기여도 등에 따라 추가 포인트로 지급되는 친환경 포인트가 달라질 수 있고, 해당 상품을 구매하는 구매자에게 해당 종류의 상품 구매 횟수, 해당 상품을 구매한 구매자의 리뷰 점수, 해당 상품의 친환경 상품 여부, 구매자의 등급 및 구매자의 친환경 기여도 등에 따라 추가 포인트로 지급되는 친환경 포인트가 달라질 수 있다.

이와 같이, 본 발명은 해당 서비스에서 제공되는 기본적인 리워드 뿐만 아니라 친환경 제품 판매 및 구매, 특정 횟수 이상의 중고 거래가 이루어진 제품 판매 및 구매 그리고 일정 기간이 경과한 제품의 판매 및 구매 등과 같이 친환경에 도움을 줄 수 있는 제품의 판매 및 구매에 대하여, 판매자와 구매자에게 친환경 포인트를 추가로 지급함으로써, 친환경에 도움을 줄 수 있는 제품을 판매하거나 구매할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 기반 쇼핑몰에서 상품 프로모션 시스템에 대한 구성을 나타낸 것이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 시스템(500)은 수집부(510), 결정부(520), 노출부(530) 및 데이터베이스(DB)(540)를 포함한다.

DB(540)는 본 발명과 관련된 다양한 정보를 저장한다. 예를 들어, DB는 판매자들 각각에 의해 등록된 상품 정보, 판매자 정보, 상품 프로모션, 상품 등록 이력 정보 등을 저장하고, 구매자들 각각에 의해 구매된 구매 이력 정보, 구매자 정보, 커뮤니티 정보 등을 저장할 수 있으며, 이 뿐만 아니라 본 발명과 관련된 모든 내용을 저장할 수 있다.

수집부(510)는 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자 각각에 의해 클릭된 상품 정보, 구매 정보 및 커뮤니티 활동 정보를 포함하는 행동 패턴 데이터를 수집한다.

이 때, 수집부(510)는 커뮤니티에 올린 글에 대한 주요 키워드, 커뮤니티에서 사용자가 올린 댓글에 대한 키워드, 커뮤니티에서 중고로 판매한 상품 정보, 커뮤니티에서 중고로 구입한 상품 정보 및 사용자의 가입된 커뮤니티에 대한 정보를 이용하여 사용자의 커뮤니티 활동 정보를 수집할 수 있으며, 이렇게 수집되고 분석된 사용자의 행동 패턴 데이터를 이용한 학습을 수행할 수 있다.

나아가, 수집부(510)는 행동 패턴 데이터를 수집하는데 있어서, 데이터의 우선 순위가 결정될 수 있으며 예를 들어, 커뮤니티 활동 정보를 최우선 순위로 결정함으로써, 커뮤니티 활동 정보를 주요 데이터로 하여 사용자의 행동 패턴 데이터 분석을 수행할 수 있다.

결정부(520)는 수집된 행동 패턴 데이터에 기초하여 미리 등록된 상품 프로모션들 중 사용자의 행동 패턴 데이터에 대응하는 상품 프로모션들을 결정한다.

이 때, 결정부(520)는 수집된 사용자의 행동 패턴 데이터를 학습하는 경우 행동 패턴 데이터에 대한 학습 결과에 기초하여 미리 등록된 상품 프로모션들 중 사용자의 학습 결과에 대응하는 상품 프로모션을 사용자 맞춤형 상품 프로모션으로 결정할 수 있다.

나아가, 결정부(520)는 사용자로부터 검색 키워드가 입력되는 경우 입력된 검색 키워드에 대응하는 상품 프로모션들을 검색하고, 검색된 상품 프로모션들과 결정된 상품 프로모션들을 사용자 맞춤형 상품 프로모션으로 결정할 수 있다.

이 때, 결정부(520)는 결정된 상품 프로모션들 각각의 노출 우선 순위를 미리 결정된 노출 알고리즘을 통해 결정할 수 있으며, 검색 키워드가 입력되는 경우에는 검색 키워드에 의해 검색된 상품 프로모션의 노출 순위를 높게 설정하고, 행동 패턴 데이터에 의해 결정된 상품 프로모션들의 노출 순위를 낮게 설정할 수 있으며, 검색된 상품 프로모션들과 결정된 상품 프로모션들 중 동일한 상품 프로모션이 있는 경우 해당 상품 프로모션을 최고 노출 순위로 설정할 수 있다.

더 나아가, 결정부(520)는 사용자의 행동 패턴 데이터, 미리 등록된 복수의 상품 프로모션들 각각에 대한 정보, 복수의 상품 프로모션들 각각에 대응하는 판매자의 정보(예를 들어, 주요 판매 상품, 판매자 등급, 판매자 신뢰도 등) 및 사용자의 정보(예를 들어, 주요 관심 상품, 나이, 성별, 관심 브랜드 등)에 기초하여 상품 프로모션을 결정할 수도 있다.

여기서, 결정부(520)는 행동 패턴 데이터 각각에 대응하는 상품 프로모션들을 검색하고, 행동 패턴 데이터 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 이용하여 검색된 상품 프로모션들 각각의 우선 순위를 계산하며, 계산된 우선 순위에 기초하여 미리 설정된 개수의 상품 프로모션을 사용자 맞춤형 상품 프로모션으로 결정할 수 있다.

더 나아가, 결정부(520)는 사용자의 구매 이력에서 동일 브랜드의 유사 상품 프로모션이나 유사 브랜드의 상품 프로모션을 우선 노출 순위를 가지는 상품 프로모션으로 결정하거나 동일 브랜드의 유사 상품 프로모션이나 유사 브랜드의 상품 프로모션 중 최저가 판매의 상품 프로모션을 우선 노출 순위를 가지는 상품 프로모션으로 결정할 수도 있다.

더 나아가, 결정부(520)는 사용자의 장바구니에 담은(또는 담았던) 상품 정보와 사용자가 결제한 이력 정보를 반영하여 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 결정할 수도 있다.

노출부(530)는 결정부(520)에 의해 결정된 사용자 맞춤형 상품 프로모션을 사용자의 화면에 노출시킨다.

여기서, 노출부(530)는 미리 설정된 상품 프로모션 노출 알고리즘에 기초하여 결정된 상품 프로모션을 사용자의 화면에 노출시킬 수 있으며, 노출시키는 방법은 푸쉬에 의한 노출 방법, 노출 우선 순위에 따른 화면 상에 순차적인 노출 방법 등 다양한 방법을 이용할 수 있다.

나아가, 노출부(530)는 결정부(520)에서 결정된 상품 프로모션들 뿐만 아니라 빅데이터 기반 분석을 통해 결정된 사용자의 성별과 해당 나이대의 관심 상품에 대한 관심 상품 프로모션들 그리고 사용자의 접속 시간대에 설정된 베스트 상품에 대한 베스트 상품 프로모션들을 사용자의 화면에 노출시킬 수도 있다.

이 때, 노출부(530)는 결정부(520)에 의해 결정된 상품 프로모션들 각각에 대한 노출 순위 점수를 계산하고, 관심 상품 프로모션들 각각에 대한 노출 순위 점수와 베스트 상품 프로모션들 각각에 대한 노출 순위 점수에 기초하여 상품 프로모션들 각각을 사용자 화면에 노출시킬 수 있다.

더 나아가, 노출부(530)는 사용자에 대한 상품 프로모션 뿐만 아니라 최고 등급의 판매자에 의해 등록된 상품 프로모션을 프리미엄 노출 공간으로 설정된 공간에 최고 우선으로 노출시킬 수도 있다.

비록, 도 5 시스템에서 그 설명이 생략되었더라도, 도 5 시스템은 상기 도 1 내지 도 4에서 설명한 내용을 모두 포함할 수 있으며, 이러한 사항은 본 발명의 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.

이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 시스템, 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 마이크로프로세서, 마이크로컨롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLD(programmable logic device), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (12)

1. 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자에 의해 클릭된 상품 정보, 구매 정보 및 커뮤니티 활동 정보를 포함하는 행동 패턴 데이터를 수집하는 단계;
   상기 수집된 행동 패턴 데이터에 기초하여 적어도 하나 이상의 상품 프로모션을 결정하는 단계; 및
   상기 결정된 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시키는 단계
   를 포함하는 상품 프로모션 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 수집하는 단계는
   상기 커뮤니티에 올린 글에 대한 주요 키워드, 상기 커뮤니티에서 상기 사용자가 올린 댓글에 대한 키워드, 상기 커뮤니티에서 중고로 판매한 상품 정보, 상기 커뮤니티에서 중고로 구입한 상품 정보 및 상기 사용자의 가입된 커뮤니티에 대한 정보를 이용하여 상기 커뮤니티 활동 정보를 수집하고, 상기 수집된 행동 패턴 데이터를 이용한 학습을 수행하며,
   상기 결정하는 단계는
   상기 수집된 행동 패턴 데이터의 학습 결과에 기초하여 미리 설정된 상품 프로모션들 중 상기 사용자의 학습 결과에 대응하는 상품 프로모션을 결정하는 것을 특징으로 하는 상품 프로모션 방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 결정하는 단계는
   상기 수집된 행동 패턴 데이터, 미리 설정된 복수의 상품 프로모션들 각각에 대한 정보, 상기 복수의 상품 프로모션들 각각에 대응하는 판매자의 정보 및 상기 사용자의 정보에 기초하여 상품 프로모션을 결정하는 것을 특징으로 하는 상품 프로모션 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 노출시키는 단계는
   빅데이터 기반 분석을 통해 결정된 상기 사용자의 성별과 해당 나이대의 관심 상품에 대한 관심 상품 프로모션들, 상기 사용자의 접속 시간대에 설정된 베스트 상품에 대한 베스트 상품 프로모션들 및 상기 결정된 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시키는 것을 특징으로 하는 상품 프로모션 방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 결정하는 단계는
   상기 행동 패턴 데이터 각각에 대응하는 상품 프로모션들을 검색하고, 상기 행동 패턴 데이터 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 이용하여 상기 검색된 상품 프로모션들 각각의 우선 순위를 계산하며, 상기 계산된 우선 순위에 기초하여 미리 설정된 개수의 상품 프로모션을 결정하고,
   상기 노출시키는 단계는
   상기 계산된 우선 순위에 따라 상기 결정된 상품 프로모션의 노출 순위를 결정하며, 상기 결정된 노출 순위에 기초하여 상기 결정된 상품 프로모션을 노출시키는 것을 특징으로 하는 상품 프로모션 방법.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 결정하는 단계는
   상기 사용자로부터 검색 키워드가 입력되는 경우 상기 입력된 검색 키워드에 대응하는 상품 프로모션을 추가 상품 프로모션으로 결정하고,
   상기 노출시키는 단계는
   상기 결정된 상품 프로모션과 상기 추가 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시키는 것을 특징으로 하는 상품 프로모션 방법.
   
7. 블록체인 기반 쇼핑몰에서 사용자에 의해 클릭된 상품 정보, 구매 정보 및 커뮤니티 활동 정보를 포함하는 행동 패턴 데이터를 수집하는 수집부;
   상기 수집된 행동 패턴 데이터에 기초하여 적어도 하나 이상의 상품 프로모션을 결정하는 결정부; 및
   상기 결정된 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시키는 노출부
   를 포함하는 상품 프로모션 시스템.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 수집부는
   상기 커뮤니티에 올린 글에 대한 주요 키워드, 상기 커뮤니티에서 상기 사용자가 올린 댓글에 대한 키워드, 상기 커뮤니티에서 중고로 판매한 상품 정보, 상기 커뮤니티에서 중고로 구입한 상품 정보 및 상기 사용자의 가입된 커뮤니티에 대한 정보를 이용하여 상기 커뮤니티 활동 정보를 수집하고, 상기 수집된 행동 패턴 데이터를 이용한 학습을 수행하며,
   상기 결정부는
   상기 수집된 행동 패턴 데이터의 학습 결과에 기초하여 미리 설정된 상품 프로모션들 중 상기 사용자의 학습 결과에 대응하는 상품 프로모션을 결정하는 것을 특징으로 하는 상품 프로모션 시스템.
   
9. 제7항에 있어서,
   상기 결정부는
   상기 수집된 행동 패턴 데이터, 미리 설정된 복수의 상품 프로모션들 각각에 대한 정보, 상기 복수의 상품 프로모션들 각각에 대응하는 판매자의 정보 및 상기 사용자의 정보에 기초하여 상품 프로모션을 결정하는 것을 특징으로 하는 상품 프로모션 시스템.
   
10. 제7항에 있어서,
    상기 노출부는
    빅데이터 기반 분석을 통해 결정된 상기 사용자의 성별과 해당 나이대의 관심 상품에 대한 관심 상품 프로모션들, 상기 사용자의 접속 시간대에 설정된 베스트 상품에 대한 베스트 상품 프로모션들 및 상기 결정된 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시키는 것을 특징으로 하는 상품 프로모션 시스템.
    
11. 제7항에 있어서,
    상기 결정부는
    상기 행동 패턴 데이터 각각에 대응하는 상품 프로모션들을 검색하고, 상기 행동 패턴 데이터 각각에 대해 미리 설정된 가중치를 이용하여 상기 검색된 상품 프로모션들 각각의 우선 순위를 계산하며, 상기 계산된 우선 순위에 기초하여 미리 설정된 개수의 상품 프로모션을 결정하고,
    상기 노출부는
    상기 계산된 우선 순위에 따라 상기 결정된 상품 프로모션의 노출 순위를 결정하며, 상기 결정된 노출 순위에 기초하여 상기 결정된 상품 프로모션을 노출시키는 것을 특징으로 하는 상품 프로모션 시스템.
    
12. 제7항에 있어서,
    상기 결정부는
    상기 사용자로부터 검색 키워드가 입력되는 경우 상기 입력된 검색 키워드에 대응하는 상품 프로모션을 추가 상품 프로모션으로 결정하고,
    상기 노출부는
    상기 결정된 상품 프로모션과 상기 추가 상품 프로모션을 상기 사용자의 맞춤형 프로모션으로 노출시키는 것을 특징으로 하는 상품 프로모션 시스템.

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